теорема Гаусса-Маркова
Пытаюсь определить качество корреляционной кривой, получающейся для моих данных. В статистике не сильна, никогда раньше этого не делала. Читая умные книги и википедию, пришла к выводу, что надо анализировать вектор остатков. Выяснилось, что для этого вроде можно использовать теорему Гаусса-Маркова, одно из условий которой согласно википедии может быть расшифровано как:
"Если один случайный член велик и положителен в одном направлении, не должно быть систематической тенденции к тому, что он будет таким же великим и положительным (то же можно сказать и о малых, и об отрицательных остатках)." Меня очень умилил "великий и положительный" остаток. Вот буду сейчас мои на великость проверять :)
02 февраля
Потихоньку начинаю понимать, что значит, что ошибки могут распределены по какому-то определенному закону.
Поскольку одному X могут соответствовать несколько Y, то отсюда и распределение! Я все время считала, что у дано только одно значение независимой переменной, как у меня - каждое измерение проводится только один раз. А на самом-то деле, каждое измерение может быть повторено несколько раз, и получается облако данных.